• 多用戶商城系統|http://www.kaixintoday.com 

    英特爾中國研究院院長宋繼強

    “瞄準長遠的目標與價值,堅持長期的科技研究,是我們面對‘疫情’這樣不確定事件時唯一確定的事情。這不僅需要前瞻性的視野與布局,還需要有不為眼前利益所動搖的決心與意志。”英特爾中國研究院院長宋繼強日前在接受《經濟日報》記者采訪時表示,AI新應用的爆發絕非一日之功,從量變到質變的過程,是長期的科研布局與數字化基礎設施建設的結果。

    回顧AI發展歷程,宋繼強指出,AI第一波浪潮,是通過由人制定的各種規則去做理論性的推理。雖然在推理方面表現不俗,但僅限于幾個嚴格定義的問題,且沒有學習能力,無法處理不確定性問題。而真正令AI漸入佳境的,則源于由深度學習所觸發的AI第二波浪潮?;ヂ摼W、移動互聯網等所產生的海量數據,給機器提供了學習、挖掘和試錯的對象,讓系統得以自發地找到“規律”,作出預測、判斷和決策。數據的增長,外加算力的提升以及基于深度學習構建的算法演進,這三張“王牌”讓一些典型的深度學習應用達到甚至超越了人的能力。“越來越多的樂觀主義者深信,深度學習是極具價值且值得產業界大規模跟進的方向。 ”宋繼強說。

    深度學習是AI的終極目標?在宋繼強看來,隨著對于深度學習的研究深入,還有一些問題亟待解決。首先,“能耗”是最大的挑戰。有研究報告顯示,采用服務器級別的CPU加上GPU集群去訓練一個大型AI模型,其所消耗電力產生的碳排放量,相當于5輛美式轎車整個生命周期所消耗的碳排放量。其次,“數據量”是又一大挑戰。

    “目前的深度學習過于依賴大數據,在一些小數據量的場景下,深度學習使用會非常有限。AI應該像人類大腦那樣,通過小數據進行自我學習。”宋繼強認為,在訓練過程中,如何在保證AI模型能力的情況下,大幅降低能耗并減少所需花費的時間和數據量是AI繼續向前發展的重要方向。

    “一個真正的智能系統,應該是環境自適應性的‘自然智能’。”展望AI技術下一發展階段——AI 3.0時代,宋繼強表示,首先,下一階段的智能系統,不僅能處理確定性的問題,還能處理不確定性問題。第二,它不僅能夠做事,還必須是可解釋的。第三,它不完全依靠大數據驅動,即便少量數據也可實現更高效能的持續學習。第四,它應具備高可靠性,或者說符合人類給它設定的倫理道德。

    目前,我們正處于從AI 2.0到AI 3.0時代的轉折點。宋繼強分析說,從目前看,作為一種前沿的計算模式,神經擬態計算最有可能開辟出一條從AI 2.0到AI 3.0的嶄新賽道。神經擬態計算,是在傳統半導體工藝和芯片架構上的一種嘗試和突破。它通過模擬人腦神經元的構造和神經元之間互聯的機制,能在低功耗以及少量訓練數據的條件下持續不斷自我學習,大幅提高了能效比。顯然,神經擬態計算的特點非常符合AI3.0的發展需求。因此,神經擬態計算也被寄予厚望,有可能在人類邁入下一代AI的進程中發揮重要作用。

    “作為一家立足長遠、推動底層技術創新的公司,英特爾不斷對前沿技術領域加大研究,即便這些領域在短期內無法看到實際成效。”宋繼強介紹,圍繞神經擬態計算,英特爾已從很早就開始探索這一嶄新的計算模式,并取得巨大成就。例如,英特爾的神經擬態計算芯片Loihi已經具備了嗅覺的能力,神經擬態系統Pohoiki Springs已經擁有1億神經元的計算能力,這已經相當于一個小型哺乳動物的大腦。

    “當然,神經擬態計算還處于非常早期的階段,要想將這項技術真正應用于AI,我們還有很長的路要走。但我相信,底層技術的創新必須堅持長期主義,長時間地專注于一個方向與賽道,以這種確定性去對抗發展過程中的一切不確定性,才有可能最終取得成功。”宋繼強說。(經濟日報記者 朱琳)

    圖片說明:2020年3月,《自然-機器智能》雜志封面刊登論文,展示了英特爾神經擬態研究芯片Loihi識別氣味的能力。同月,英特爾最新神經擬態研究系統 Pohoiki Springs向研究人員開放, 具備1 億個神經元的計算能力。(英特爾供圖)

    來源:經濟日報新聞客戶端

    多用戶商城系統開發|http://www.kaixintoday.com 

    本站所有文章及內容系第三方作者上傳,如有侵權行為請及時聯系本站客服QQ&微信:2371406255刪除,本站不對內容傳播行為承擔賠償責任!